情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

本研究では、与えられたデータを何らかの要因に基づくクラスタリングを行い、かつ各クラスタ内での相関関係を表す回帰直線を求める手法を考える。具体的には、データ全体では負、または正の相関をもつデータに対し、観測地や個体差等の要因によってクラスタ分けされる。各クラスタごとにはそれぞれ回帰直線が引ける。このようなデータに対して、各データがある直線に帰属している確率を重みとし、重み付き最小二乗法により回帰直線のパラメータを推定する。次に、直線とデータとの距離の比に基づき、帰属確率である重みを更新し、パラメータの値が収束するまでこの操作を繰り返すことで回帰直線を推定する。また、クラスタ数、すなわち直線の本数はモデル選択によって評価可能である。